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@@ -43,11 +43,11 @@ Además, el sistema expone endpoints para:
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## 🔹 1. Crear proyecto en SpringBoot
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-
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+
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Y ordenamos las carpetas de tal manera que quede como una arquitectura de capas donde vamos a segmentar las responsabilidades.
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-
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+
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Luego empezamos a crear la lógica en cada carpeta para poder realizar las Apis donde:
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@@ -63,97 +63,243 @@ Luego empezamos a crear la lógica en cada carpeta para poder realizar las Apis
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Creamos la base de datos en Atlas ya que es accesible desde cualquier lado incluído azure, gratis, fácil de usar, se conecta con URI y es la mejor opción para el despliegue en azure + swagger.
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-
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+
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Y ya por último ponemos la URL en el application.properties para terminar de configurarlo.
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-
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+
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## 🔹 3. API con pruebas unitarias
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Una vez ya tenemos las 12 funcionalidades, realizamos las 3 pruebas que nos piden y ejecutamos el comando mvn test.
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-
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+
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## 🔹 3. Probamos los request y response por cada Endpoint
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### POST /api/recetas/televidente
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-
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+
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-
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+
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### POST /api/recetas/participante
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-
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+
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+
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### POST /api/recetas/chef
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-
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+
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95
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-
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+
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### GET /api/recetas
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Lista de todas las recetas creadas anteriormente:
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-
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+
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103
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### GET /api/recetas/{id}
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-
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+
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-
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+
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### GET /api/recetas/televidente
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111
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Solo recetas con tipoAutor: TELEVIDENTE
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-
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+
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### GET /api/recetas/participante
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Solo recetas con tipoAutor: PARTICIPANTE
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-
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+
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121
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### GET /api/recetas/chef
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Solo recetas con tipoAutor: CHEF
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-
126
+
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### GET /api/recetas/temporada/{numero}
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-
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+
131
131
132
-
132
+
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133
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### GET /api/recetas/buscar/{nombre}
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135
136
-
136
+
137
137
138
-
138
+
139
139
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### DELETE /api/recetas/{id}
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-
142
+
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143
144
-
144
+
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### PUT /api/recetas/{id}
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-
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+
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-
150
+
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Y con eso terminamos de probar las 12 funcionalidades de nuestra API en Swagger.
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Y comprobamos si se guardó en la base de datos en MongoDB
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-
157
+
158
158
159
+
## 🔹 4. CI/CD con GitHub Actions
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161
+
Para garantizar la integración y despliegue continuo del proyecto, se configuraron **pipelines de CI/CD** utilizando **GitHub Actions**.
162
+
Este flujo permite automatizar la ejecución de pruebas y el despliegue automático en Azure App Service.
163
+
164
+
---
165
+
166
+
### Paso 1. Crear la estructura de GitHub Actions
167
+
168
+
Dentro del proyecto, se creó la siguiente ruta:
169
+
170
+
```
171
+
.github/
172
+
└── workflows/
173
+
├── ci.yml
174
+
└── deploy.yml
175
+
```
176
+
177
+
Esta carpeta le indica a GitHub que debe buscar en ella los archivos YAML que definen los **workflows** (automatizaciones) del repositorio.
178
+
179
+
---
180
+
181
+
### Paso 2. Configurar el workflow de Integración Continua (CI)
182
+
183
+
El archivo **`ci.yml`** se encarga de compilar el proyecto y ejecutar las pruebas unitarias cada vez que se hace un **push o pull request a la rama `develop`**.
184
+
185
+
```yaml
186
+
name: CI - MasterChef API
187
+
188
+
on:
189
+
push:
190
+
branches:
191
+
- develop
192
+
pull_request:
193
+
branches:
194
+
- develop
195
+
196
+
jobs:
197
+
build:
198
+
runs-on: ubuntu-latest
199
+
200
+
steps:
201
+
- name: Checkout repository
202
+
uses: actions/checkout@v3
203
+
204
+
- name: Set up JDK 21
205
+
uses: actions/setup-java@v3
206
+
with:
207
+
java-version: '21'
208
+
distribution: 'temurin'
209
+
210
+
- name: Build with Maven
211
+
run: mvn clean install
212
+
213
+
- name: Run tests
214
+
run: mvn test
215
+
```
216
+
217
+
🔹 **Qué hace este pipeline:**
218
+
- Detecta cambios en la rama `develop`.
219
+
- Descarga el código del repositorio.
220
+
- Instala Java 21 (distribución Temurin).
221
+
- Compila el proyecto con Maven.
222
+
- Ejecuta todas las pruebas unitarias (`mvn test`).
223
+
224
+
✅ Si las pruebas pasan correctamente, GitHub mostrará el workflow en verde.
225
+
En caso de fallar, se marcará en rojo y se impedirá el merge a `main`.
226
+
227
+
---
228
+
229
+
### Paso 3. Configurar el workflow de Despliegue Continuo (CD)
230
+
231
+
El archivo **`deploy.yml`** se encarga de desplegar automáticamente la aplicación en **Azure App Service** cuando se hace **push a la rama `main`**.
232
+
233
+
```yaml
234
+
name: CD - Deploy to Azure App Service
235
+
236
+
on:
237
+
push:
238
+
branches:
239
+
- main
240
+
241
+
jobs:
242
+
deploy:
243
+
runs-on: ubuntu-latest
244
+
245
+
steps:
246
+
- name: Checkout repository
247
+
uses: actions/checkout@v3
248
+
249
+
- name: Set up JDK 21
250
+
uses: actions/setup-java@v3
251
+
with:
252
+
java-version: '21'
253
+
distribution: 'temurin'
254
+
255
+
- name: Login to Azure
256
+
uses: azure/login@v1
257
+
with:
258
+
creds: ${{ secrets.AZURE_CREDENTIALS }}
259
+
260
+
- name: Build with Maven
261
+
run: mvn clean package
262
+
263
+
- name: Deploy to Azure Web App
264
+
uses: azure/webapps-deploy@v2
265
+
with:
266
+
app-name: masterchef
267
+
slot-name: production
268
+
package: target/*.jar
269
+
```
270
+
271
+
🔹 **Qué hace este pipeline:**
272
+
- Se activa automáticamente con cualquier cambio en la rama `main`.
273
+
- Compila el proyecto (`mvn clean package`).
274
+
- Inicia sesión en Azure usando las credenciales almacenadas en `secrets.AZURE_CREDENTIALS`.
275
+
- Despliega el archivo `.jar` resultante en el servicio **Azure App Service** (`masterchef-api`).
276
+
277
+
---
278
+
279
+
### Paso 4. Crear el secreto de conexión con Azure
280
+
281
+
Para permitir que GitHub Actions se comunique con Azure, se generó un **secreto de autenticación**:
282
+
283
+
1. En el portal de Azure, se creó una credencial mediante **Azure CLI** o el botón *“Obtener credenciales de publicación”*.
284
+
2. En GitHub, se fue a:
285
+
`Settings → Secrets and variables → Actions → New repository secret`
286
+
3. Se creó un nuevo secreto llamado:
287
+
```
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+
AZURE_CREDENTIALS
289
+
```
290
+
y se pegó allí el contenido JSON con las credenciales de Azure.
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+
292
+
---
293
+
294
+
### Paso 5. Validar el flujo completo
295
+
296
+
- Al hacer un **push o pull request a `develop`**, se ejecuta el workflow **CI**, ejecutando pruebas automáticas.
297
+
- Al hacer un **push o merge a `main`**, se activa el **CD**, desplegando automáticamente la aplicación en Azure.
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+
- Una vez finalizado el despliegue, la API queda disponible en la siguiente URL:
Con esta configuración, el proyecto cuenta con un flujo de **integración y despliegue continuo totalmente automatizado**, garantizando calidad en el código y actualizaciones instantáneas en el entorno de producción.
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